Цифровой двойникКалибровка цифрового двойника ускорителя с помощью машинного обученияarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 15 чЦифровой двойникЦифровой двойник для анализа кибератак в больничных IT/OT-средахarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 18 чМоделированиеГенеративное агентное моделирование предпочтений в транспортной политике на основе опросовarXiv — Computers and Society (cs.CY) · вчераПрогнозированиеМасштабируемый гауссовский процесс с тригонометрическими признаками для безопасного MPCarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераПрогнозированиеДвухуровневый MPC для устойчивых ЦОД с гибкостью нагрузки и утилизацией теплаarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераПрогнозированиеИтеративный MPC без вычисления производных для нелинейных систем с ограничениямиarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераПрогнозированиеMPC, адаптивный к возмущениям, с ограничениями на средние нарушенияarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераЦифровой двойникВыявление киберфизических атак по временным несоответствиям в цифровом двойникеarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · вчераПрогнозированиеАрхитектура управления для быстрого регулирования частоты при высокой доле инверторных источниковarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 2 днЦифровой двойникЦифровой двойник для обнаружения вторжений в CAN-шину автомобиляarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · вчераЦифровой двойникPRISM: предиктивное зондирование для когнитивных цифровых двойников в сетях 6GarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · вчераМоделированиеНейросетевая оценка параметров агентной модели рынка трудаarXiv — Multiagent Systems (cs.MA) · 2 дн
Двухуровневый MPC для устойчивых ЦОД с гибкостью нагрузки и утилизацией тепла
США и Запад ·
Предложена двухуровневая система модельного прогнозирующего управления для ЦОД с фотоэлектрическими панелями, батареей и утилизацией тепла. Верхний уровень оптимизирует участие в рынке и планирование нагрузки, нижний компенсирует возмущения, используя прогнозы на несколько горизонтов.
Почему это важно
Демонстрирует практическое применение MPC и прогнозирования для энергоэффективного управления крупными инфраструктурными объектами.
В работе параметризуют эффекты, которые трудно измерить напрямую, и калибруют цифровой двойник ускорителя Bmad с использованием байесовских методов по данным измерений пучка на AGS Booster в Брукхейвенской лаборатории. Вычисления ускоряются с помощью эмулятора на машинном обучении.
Представлен тестовый стенд, эмулирующий IT и OT инфраструктуру больницы, включая EHR и SCADA, с цифровым двойником для мониторинга и экспериментов. Стенд поддерживает контролируемые кибератаки, оценку патчей и обучение агентов защиты. Это позволяет безопасно тестировать защитные механизмы в реалистичных условиях.
Предложен фреймворк, который превращает реальных респондентов опросов в LLM-агентов для имитационного моделирования. Такой подход повышает реалистичность симуляций поведения при принятии решений и может использоваться для экспериментов в области транспортной политики.
